FAST_LIO2复现问题记录,连接错误,TFdata

主要是跟着官方指导与以下教程来的

复现FAST_LIO【Ubuntu 20.04.6 LTS】_fastlio复现-优快云博客

使用Livox-Mid360激光雷达,复现FAST_LIO(保姆级教程)_mid360使用-优快云博客

Livox mid360 激光雷达运行 fast-lio2 详细教程_fastlivo2-优快云博客

这里主要记录自己遇到的一些新的问题。

1.Sophus安装后,编译项目时仍旧找不到

Sophus 链接错误(undefined reference)-优快云博客

2.rviz可视化界面无结果

具体表现为编译没有报错,运行时终端也没有错误的提醒,但是rviz界面没有显示,且左侧FFixedFrame不正常。解决方法如下。

1.在运行时,关注

roslaunch fast_lio mapping_avia.launch

mapping_avia 这里,不同的数据集用的可能不同,具体的可以看下面这篇。有错误时,可以把这个换掉试一试其他的。

激光里程计:fast-lio复现_51CTO博客_激光里程计和imu里程计

2.修正TFdata的问题

再开一个终端,运行

rosrun tf static_transform_publisher 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 map camera_init 100

  • 0.0 0.0 0.0:平移量为零,表示没有位移。

  • 0.0 0.0 0.0:旋转角度为零,表示没有旋转。

  • map:父坐标框架是 map

  • camera_init:子坐标框架是 camera_init,表示从 map 坐标系到 camera_init 坐标系的变换。

  • 100:每秒发布 100 次变换。

这个命令通常用于设置两个坐标框架之间的固定关系。例如:

  • 如果你知道激光雷达(LIDAR)的坐标系与地图坐标系之间的关系(例如,它位于地图坐标系的某个位置并且没有旋转),你就可以使用 static_transform_publisher 来发布这个静态变换。

  • 例如,发布从 map 坐标系到 camera_init 坐标系的静态变换表示相机的位置和方向已经在地图坐标系中固定。

最后运行结果

<think>好的,用户想了解ROS2fast_lio2的使用方法、教程、参数配置和源码解析。首先,我需要回忆一下fast_lio2的相关信息。Fast-LIO2是一个高效的激光惯性里程计(LIO)算法,主要用于机器人定位和建图。它结合了LiDAR和IMU的数据,通过紧耦合的方式实现高精度的状态估计。 用户提到ROS2,所以需要确认fast_lio2是否支持ROS2。根据之前的知识,Fast-LIO最初是为ROS1开发的,但可能有社区移植到ROS2的版本。例如,用户提供的引用[1]中提到FAST-LIVO的配置文件,这可能与Fast-LIO2有关联,但需要进一步确认。引用[3]提到了r2live包,这可能也是一个相关的项目,但用户明确询问的是fast_lio2。 接下来,我需要整理使用步骤。通常,ROS2的软件包安装可以通过源码编译进行。用户可能需要从GitHub克隆仓库,安装依赖,然后使用colcon进行编译。参数配置方面,参考引用[1]中的配置文件,如lio_config.yaml,可能包含LiDAR和IMU的参数设置,比如传感器话题名称、外参、噪声参数等。 关于教程,可能需要查找官方文档或社区教程。如果官方没有ROS2的文档,用户可能需要参考ROS1的教程并进行适配。源码解析部分,需要分析主要节点和算法结构,比如点云预处理IMU数据处理、状态估计器等模块。引用[3]提到feature_extract.cpp,可能与特征提取相关,这部分在Fast-LIO2中可能有所不同,需要查看具体代码。 用户可能遇到的问题包括环境配置、参数调优、数据兼容性等。例如,传感器话题名称不匹配,或者外参标定不准确导致建图效果差。此外,实时性能优化也可能是一个关注点,比如调整算法参数以提高处理速度。 最后,需要确保回答中正确引用提供的参考资料,特别是在提到配置文件时引用[^1],在源码解析部分引用[^3]。同时,生成的相关问题需要围绕安装、参数、源码和应用展开,帮助用户进一步探索。</think>### ROS2 fast_lio2 使用方法与配置指南 #### 一、环境准备与安装 1. **源码获取** 从GitHub克隆ROS2fast_lio2仓库(需确认社区移植版本,如存在): ```bash git clone https://github.com/example/fast_lio2_ros2.git ``` 若官方未提供ROS2版本,可参考引用中提到的`r2live`项目结构,尝试适配ROS2环境。 2. **依赖安装** 安装PCL、Eigen等库: ```bash sudo apt install libpcl-dev libeigen3-dev ``` 3. **编译与部署** 使用colcon编译: ```bash colcon build --packages-select fast_lio2 ``` --- #### 二、参数配置解析 核心配置文件通常包含以下参数(参考引用的LiDAR-IMU配置逻辑): ```yaml # fast_lio2.yaml lio: # LiDAR参数 lidar_topic: "/points_raw" scan_line: 64 max_range: 100.0 # IMU参数 imu_topic: "/imu/data" extrinsic_rotation: [0, 0, 0, 1] extrinsic_translation: [0.1, 0, 0.2] # 算法参数 mapping_interval: 1 max_iteration: 5 ``` - **外参标定**:`extrinsic_rotation`和`extrinsic_translation`需通过标定工具(如`lidar_imu_calib`)获取[^2]。 - **实时性优化**:`mapping_interval`控制地图更新频率,值越大计算负载越低。 --- #### 三、运行与调试 1. **启动节点** ```bash ros2 launch fast_lio2 fast_lio2_launch.py ``` 2. **数据源配置** 需确保LiDAR和IMU的话题与配置文件一致,可通过`ros2 topic list`验证。 3. **可视化** 使用RViz2订阅`/odometry`(里程计)和`/map`(点云地图)话题。 --- #### 四、源码解析(以ROS1版为参考) 1. **核心模块** - **点云预处理**:降采样、去畸变(`Preprocess`类) - **IMU积分**:通过IMU数据预测位姿(`ImuProcessor`类) - **状态估计**:基于迭代卡尔曼滤波(IEKF)优化位姿 2. **关键代码段** ```cpp // 主要流程伪代码 void odometry_callback(PointCloud& cloud) { UndistortPoints(cloud); // 去畸变 PropagateImuState(); // IMU积分 UpdateStateWithLiDAR(); // LiDAR匹配 PublishOdometry(); // 发布里程计 } ``` 具体实现可参考引用[^3]中`feature_extract.cpp`的特征提取逻辑。 ---
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